区间约束平差模型的共轭梯度积极集算法

主要研究参数带有区间约束的平差算法,通过把平差问题转化成一个带有区间约束的二次规划问题,利用积极集对二次规划问题进行划分与重组,结合无约束共轭梯度优化算法,给出了带有区间约束的平差算法,并同时给出了参数解的精度评估。由于投影梯度法可以迅速改变积极约束集的构成,新的算法比经典的积极集法效率更高,可以降低模型的不适定性,保持参数先验信息中的统计、几何或物理意义,适合于求解大规模的带有区间约束的平差问题。     

带有区间不确定性的约束平差算法及应用

针对测量数据中带有区间约束先验信息和附加信息,基于Kuhn-Tucker条件,将测量平差问题转化为二次规划问题,该文提出了一种处理参数带有区间不确定性的新算法,给出了算法具体模型和解算步骤,并且通过模拟数值实验和病态测边网数据计算,分析了在处理病态问题时,最小二乘平差的局限性,通过与岭估计和奇异值分解法的结果相比较,说明了参数带有区间不确定性的平差算法的有效性。     

基于椭球不确定性的平差模型与算法

测量平差模型中的参数通常存在一些不确定的附加信息或先验信息,充分利用它们可以对部分参数进行约束,从而保证参数解的唯一性和稳定性。本文利用椭球集合描述不确定性,建立了一个新的带有椭球不确定性的平差模型。以两个椭球交集的外接椭球的特征矩阵的迹最小平差准则,分析了不确定度的传播规律,给出了带有椭球不确定性的平差方法。最后,通过算例验证了算法的有效性,说明了平差解与带权混合估计的关系。     

带有线性不等式约束平差模型的算法研究

本文研究参数带有不等式约束平差模型的一种新算法。采用的方法是先将参数带有不等式约束的最小二乘问题转换成凸二次规划问题,然后利用二次规划的Kuhn-Tucker条件把二次规划问题转换成线性互补问题(LCP),从而求得参数最小二乘估计的一般形式,并给出算法,便于在实际测量中应用。     

病态不确定性平差模型的岭估计算法

测量数据在获取的过程中,常存在不确定性,它们会影响参数估计结果,不确定性平差模型的解算方法可以有效提高参数估计的有效性和可靠性。当观测方程的系数矩阵存在接近零的奇异值,采用岭估计可有效抑制观测方程病态性对参数估值结果的影响。当不确定性平差模型出现病态,其受系数矩阵误差和观测值误差的影响更为严重,本文将岭估计法应用于病态不确定性平差模型,推导了迭代算法,以提高解的稳定性,并用算例验证,结果表明了新方法的有效性和可行性。     

利用椭球约束求解区间平差模型的正则化方法

摘　要：以参数带区间约束平差模型为对象,针对传统的椭球约束算法存在平差结果可能不在约束条件内的缺点, 在传统椭球约束求解方法的基础上,基于最优化理论中的二次罚函数法,提出一种改进的求解椭球约束的方法,通 过对椭球特征矩阵进行加权,减小特征矩阵的半径来迭代求最优解。在模型中引入正则化项,利用Ｌ－曲线法确定正 则化参数,来解决系数矩阵病态的问题。最后,通过一个反演中的模拟病态算例比较验证算法的有效性。     

具有不确定性平差算法

观测不确定性常常影响参数估计的有效性。将不确定度作为参数融入平差模型,可以有效地降低不确定性的影响。本文提出有界不确定性误差约束下,随机误差与不确定性误差平方和最小的平差准则,并给出了一个不确定性平差模型迭代算法。通过仿真实例,对不确定性最小二乘法与总体最小二乘法进行了比较。结果显示:在一定程度上,不确定性最小二乘方法的估计结果要略优于总体最小二乘方法,且在不确定性较大时,该方法有较好的适用性。     

附不等式约束平差模型的一种快速搜索算法

大地测量中常存在一些先验不等式约束信息,充分利用它们可以保证参数解的唯一性和稳定性。然而,现有的不等式约束平差算法主要是基于优化理论,算法通常比较复杂,需要选取有效约束或建立罚函数。在最小二乘平差准则基础上,把不等式约束看成是一个可行域,借助Fisher函数在可行域中快速搜索使误差平方和达到最小的最优解,推导出了可行解为最优解的充分必要条件。建立了基于Wolfe-Powell算法的非精确快速搜索算法,从而减小了搜索算法的计算量,得到了一种新的不等式约束平差计算方法。该算法的平差准则与最小二乘平差准则一致,不需要矩阵求逆运算,可适用于维数较大的平差问题解算。     

有界不确定性平差模型的迭代算法

针对现有的有界不确定性平差模型算法较为复杂且没有顾及权重的问题,该文提出了一种无需奇异值分解的迭代算法及其一种加权方法。直接采用了迭代算法求解有界不确定性平差模型的min-max准则,推导出了未知参数估值,算法概念简单,易于实现,收敛速度更快。基于该文提出的迭代算法,当系数矩阵和观测向量各自均不等权时,采用了一种加权方法,并推导了其解算过程。算例结果表明:该文提出的迭代算法是可行的,并且解算效率更高;加权后的迭代算法是有效的。     

GPS网参数约束平差法研究

简要介绍了参数约束平差的模型,与常规平差方法比较,参数约束平差数据处理简单,易于程序实现,以一GPS网为算例,用参数约束平差法获得了经典自由网平差、秩亏自由网平差、符合网平差的结果。     

主成分估计与附加条件的参数平差

证明了主成分估计实质上是附着条件的参数平差，并根据此性质结合算例分析了主成分估计的局限性，提出了改进方法。     

不确定性平差模型的平差准则与解算方法

在测量数据的获取过程中,经常存在着不确定性,它们影响着参数估计的可靠性。本文通过把不确定度作为参数融入函数模型,建立了不确定性平差模型。依据残差中不确定性传播规律,确定了残差最大不确定度达到最小的平差准则,利用迭代算法得到了不确定性平差模型的解算方法。通过实例分析了最小二乘平差、整体最小二乘平差和不确定性平差准则下最优解的不同特点,从另一个角度探讨了不确定性观测数据处理方法,推广了现有的误差理论。     

边角网平差中方差分量估计改进算法

基于单位权中误差的先验估值与验后估值一致,对边角网提出一种改进的赫尔默特方差分量估计算法,该算法可直接计算角度和边长的方差分量估值,克服了原公式计算过程繁琐、占有内存量大的不足,通过采用Newton法进行迭代计算,收敛效果好,算例表明该方法是有效的。     

pGM(1,1)预测模型及其参数估计

从分析GM(1，1)预测模型的背景值取值不足入手，根据误差处理理论，对GM(1，1)预测模型进行扩展，提出一种基于比例因子来确定背景值的pGM(1，1)预测模型。同时，讨论该模型参数的最佳估计方法。最后对实例进行分析和比较。     

附有条件的参数平差模型的有偏估计

讨论附有条件的参数平差模型参数的有偏估计问题。提出了约束岭估计和约束主成分估计,并证明了它们的优良性质,最后给出了一个算例,验证了所得结果。     

具有坐标函数约束的动态定位算法

在单历元阻尼LAMBDA算法的基础上,采用两种处理方案,分析了一些简单的坐标函数约束对解算模糊度的作用,并用两个实际算例验证了坐标约束在单历元定位中的应用效果。